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該文研究了在固定節(jié)目流行度的情況下，如何進行內(nèi)容優(yōu)化部署以最小化流媒體集群系統(tǒng)拒絕率和降低復制存儲消耗的問題。首先運用排隊理論知識分析得出優(yōu)化目標和服務器訪問概率之間的數(shù)值聯(lián)系，并且通過某些數(shù)值方法確定出系統(tǒng)最小拒絕率情況下的最優(yōu)服務器訪問概率。由于內(nèi)容部署屬于NP-Hard 問題且完全決定每臺服務器的訪問概率，該文設(shè)計了副本交換和對等副本訪問概率調(diào)整兩種啟發(fā)式策略來進行內(nèi)容部署，以滿足在優(yōu)化內(nèi)容分布下每臺服務器訪問概率和最優(yōu)值之間的差異最小，從而實現(xiàn)降低系統(tǒng)拒絕率和存儲代價的目標。最后分別采用數(shù)值分析和離散事件仿真驗證了模型的正確性和算法的有效性。
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